KI in der Bankenpraxis: Wie NLB GenAI Sicher und Skalierbar Einsetzt
Wie lassen sich AI-Anwendungen in einem hochregulierten Bankenumfeld sicher, nachvollziehbar und effizient einsetzen? Erfahren Sie, wie NLB gemeinsam mit Adastra AI Use Cases umsetzt – von einem internen Consultant für regulierte Dokumente bis zur Unterstützung bei Anti-Money-Laundering-Prozessen.
Informationen zum Webinar
Gemeinsam mit Adastra hat NLB AI-Lösungen entwickelt, die Mitarbeitende bei der effizienten und sicheren Bewältigung komplexer regulatorischer Prozessen unterstützen. Im Fokus steht ein interner KI-Assistent, der den Zugriff auf Informationen aus rund 1.500 regulierten internen Dokumenten erleichtern soll. Ein weiterer Anwendungsfall behandelt die Bearbeitung von Anti-Money-Laundering-Alerts.
Die Aufzeichnung zeigt, warum produktive KI im Banking weit über klassische Chatbots hinausgeht und wie sie komplexe, regulierte Prozesse wirkungsvoll unterstützt. Unter regulatorischen Anforderungen müssen Datenqualität, Dokumentenversionen, Zugriffsrechte, Sicherheit, Audit Trails und Governance von Anfang an mitgedacht werden.
Anhand konkreter Beispiele erklärt Aleš Gorišek, warum der Weg vom Proof of Concept (PoC) zur produktiven umgesetzten Lösung weniger am Modell selbst hängt, sondern vielmehr an Themen wie Integration, Architektur, Zugriffskontrolle, Vertrauen und einem klaren Plattformansatz. Shadow AI, Modellwechsel, Kostenkontrolle, LLM-Gateways und europäische Datenresidenz spielen hier zusätzlich eine entscheidende Rolle.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Webinar
GenAI im Banking
Produktionsreife braucht mehr als ein leistungsfähiges Modell: Warum hohe Genauigkeit allein nicht genügt und weshalb Datenqualität, Genauigkeit, Governance und Vertrauen von Anfang an entscheidend sind. NLB entwickelt mit Adastra einen AI-Consultant.
Agentic AI
Automatisierung mit klarer Kontrolle verbinden: Wie NLB Agentic AI für komplexe Prozesse wie Anti-Money-Laundering-Alerts erprobt und dabei menschliche Entscheidungshoheit, Auditierbarkeit, Zugriffskontrolle und Guardrails sicherstellt.
Vom PoC zur produktiven AI-Plattform
Entscheidend ist die Achitektur dahinter: Warum der Erfolg von AI Anwendungen nicht nur vom Modell abhängt, sondern von Integration, Sicherheit, Authenitifizierung und Autorisierung.
Shadow AI kontrollieren, ohne Innovation zu bremsen
Wie eine zentrale AI-Plattform sicheren Modellzugang, Kosten-Transparenz und regulatorische Kontrolle ermöglicht – ohne kreative AI-Nutzung im Unternehmen zu blockieren.
Für wen ist diese Aufzeichnung besonders relevant?
Diese Aufzeichnung richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Banking, Financial Services, IT, Data, Compliance und Risk Management, die verstehen möchten, wie AI in regulierten Unternehmensumgebungen sicher und effizient eingesetzt werden kann.
- IT-, Data-, AI- und Plattformverantwortliche in Banken und regulierten Unternehmen, die GenAI- und Agentic-AI-Anwendungsfälle sicher, skalierbar und kontrollierbar umsetzen möchten.
- Compliance-, Risk-, Security- und Governance-Teams, die verstehen wollen, wie AI-Systeme mit regulatorischen Anforderungen, Datenresidenz, Audit Trail, Zugriffskontrolle und Shadow-AI-Risiken zusammenspielen.
- Business- und Operations-Verantwortliche, die konkrete AI-Anwendungsfälle für interne Wissensprozesse, Dokumentenanalyse, AML-Prozesse oder regulierte Entscheidungsunterstützung identifizieren möchten.
Erfahren Sie jetzt, wie NLB Generative AI und Agentic AI in einem hochregulierten Umfeld entwickelt und effizient einsetzt und wieso eine sichere, kontrollierte AI-Plattform der Schlüssel ist zu Innovation, Effizienz und Vertrauen.
Disclaimer: Webinar Video nur in englischer Sprache verfügbar.
